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傳統產業轉型智慧製造案例

  我國傳統產業產值高達12.1兆元,就業人口亦達195萬人,約占製造業七成比重,規模又以中小企業居多,傳統產業與科技產業雖然沒有明確規定,一般係指金屬機械、民生工業及化學工業,金屬加工製造包含:基本金屬、金屬製品、機械設備、汽車及其零件、其他運輸工具,民生工業製造包含:皮革、毛皮及其製品、紙漿、紙及紙製品、印刷及資料儲存媒體、石油及煤製品、化學材料、化學製品、藥品、橡膠製品、塑膠製品,民生工業製造包含: 食品、飲料及菸草、紡織業、成衣及服飾品、木竹製品、非金屬礦物製品、家具及裝設品、其他製造業,面對工業4.0已經從觀念面轉向實用面,台灣傳產業是否能延續多年來的優勢繼續為經濟貢獻,其中主要原因不在於技術或資金,而是在於經營者是否能帶領既有團隊,對企業未來發展重新定位,也就是要讓大家願意面對新的競爭模式換腦袋,還有資深創業團隊接班問題,對台灣企業是考驗也是升級轉型大好機會,如何喚起經營者啟動變革成為關鍵。

  在工業4.0發展衝擊下,無論國內外都很難置身事外,日本有家原來以生產紡織機零組件之鑄造廠商WM,從事紡織績達60年,但隨著紡織業外移至開發中國家後,紡織設備開發生產技術也隨著產業外移,許多廠商因成本及海外銷售服務喪失優勢紛紛倒閉,但WM發掘紡織業外移事實已無法避免後,經營者與團隊以坦然態度面對殘酷事實,共同思考如何把鑄造核心技術運用到其他產品,經過盤點分析後決定將技術再精緻化,重新定位鎖定F1賽車鋼圈生產,收集歷年來F1賽車奪冠條件,輪胎鋼圈必須零缺點的相關規格要求,重新制定生產品質管理流程,把預防異常因子納入設計與生產所有環節,每道加工程序都確保零缺點,且將零缺點理想操作之相關設備與操作方法都列入SOP,生產過程中發現任何瑕疵透過跨部門參予,務必找出異常真因並做好預防措施再繼續生產,把全面品管TQM(Total Quality Management)精神發揮淋漓盡致。

  後來德國鋁圈大廠BBS來到亞洲尋找協力廠,找上WM成立合資公司,讓他們成為BBS旗下專業代工廠,公司陸續通過ISO9000、ISO14001、TS16949等國際認證,取得進入汽車市場的門票;BBS的鋁圈,在汽車界是最高檔的配備,目前一般傳統的鑄造鋁圈,在台灣一顆約幾千元不等,等級更高的鍛造鋁圈則要價新台幣上萬元,但BBS的價位至少從新台幣3萬元起跳,更是車迷心中的夢幻產品;WM從1992年開始,打進品質要求最高的賽車界,在F1賽車鋁圈口碑一傳千里,參加F1賽事的11家車隊裡,便有5家是使用WM的產品。

  台灣有一家早期從事文具五金加工廠,憑著累積60多年的模具開發技術,隨著文具產品的需求改變,精密度不斷增加公司技術也持續精進,更投入大量資源致力於新產品開發,自創品牌及承接ODM(Original Design Manufacture)業務,讓傳統文具產品不斷創新機能、效能與價值;更針對原有的模具技術鑽研精進,到可以生產精密度達到1條10µm(約為頭髮直徑1/10)產品(相對模具精度要提升2級),核心業務轉為半導體導線架及汽車電池導線架,產品包含高功率導線架、LED導線架、IC半導體導線架、VCM金屬彈片等,VCM金屬彈片,應用主要集中在電動汽機車、家電通訊等領域。

  該公司不僅致力於技術上精進突破,更重要的是團隊思維的革新,衡量市場發展趨勢與公司核心技術,重新定位目標市場致力於新產品生產模式改善,為讓新產品能夠獲得設計精度要求,導入設備運行監控系統,針對產品生產關鍵精密度因子進行全程監控,生產及進行自動尺寸量測,透過傳感器上船到SPC模組,確認尺寸是否合乎規格要求,並顯示尺寸變動趨勢在未偏差前就可以掌握,針對模具除自動計算使用時間外,連結到產品生產檢測預知模具損耗程度,在模具尚未產生異常就規劃維修保養,沖壓之相關設備業裝置了自動計數、電流、溫度...等參數相關感知器,觀念從以往善後進階到異常預知的事先排除的管理,免除人工記錄後再登打入電腦產生工時與錯誤,工程人員有了充足及時量測資訊輔助,大大降低釐清異常要因繁雜工作,把精神集中在技術精進與突破;管理者也可以透過自動收集的資訊,統計分析作為工單生產排程規劃依據,傳產業導入智慧製造基礎圖如下。

  傳統產業以往憑藉決心接單,勤奮鑽研技術奠定了生存的基礎,隨著規模擴大開始關注經營管理,導入資訊系統對資源運用進行分析管控,近年來隨著消費者需求多元化,市場競爭白熱化除產品品質成為必要條件,如何配合市場變化訂單交期縮短已經成為常態,如果還是用傳統思維模式依生產資源服務客戶,將會快速的喪失競爭力,運用各種傳感器及成熟的IOT技術,將生產動態實績自動及時收集彙總分析,有效的運用在資源分配與管理上,讓訂單交期可以即時動態掌握,進而可以有效的協調內外部資源,提升服務能量滿足客戶需求,已成為傳產業導入智慧製造最經濟實惠的模式。

 

參考文獻:

  • 蘋果日報網路報導
  • 數位時代網站 高宜凡報導
  • 專家觀點網站 菜紀眉撰稿
  • Google網站報導
  • 經濟部技術處 發布之新聞稿

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